Page 52 - 2024年第55卷第2期

图 ７可知，当训练至第 ２０代时，Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ的均方
－ ５
根误差达到最佳值 １．５１ × １０ ，Ｔｒａｉｎ、Ｔｅｓｔ的均方根误差
－ ４
均达到 １０ 以下；由图 ８得到，目标值、输出值拟合
精度 Ｒ均在 ０．９以上，表明 ＰＳＯ － ＢＰＮＮ模型具有较高
的预测精度，能够较好辨识泵站原型进水结构流场特
性评价指标与设计参数间的映射关系。
４．２．２ 最优参数确定 运用 ＰＳＯ － ＢＰＮＮ － ＭＩＧＡ耦合
优化模型求解泵站原型进水结构参数，将得到的最优
设计参数组合（ＯＰＴ）、评价指标值组合与原设计参数
图 ７ ＰＳＯ － ＢＰＮＮ模型的均方根误差
组合方案 ＯＲＧ进行对比，如表 ７所列。

图 ８ ＰＳＯ － ＢＰＮＮ模型拟合曲线
表 ７ 泵站进水结构多参数多目标优化结果对比

结构参数
方案
扩散角 θ ?（°） 总宽度 Ｂ?ｍ 底部纵坡 ｉ 悬空高度 Ｃ?ｍ 淹没深度 ｈ ｓ ?ｍ 后壁距 Ｔ?ｍ
ＯＲＧ ５４．４４ ３２．７０ １∶２．１ １．５２ １．８６ ０．５０
ＯＰＴ ２６．３０ ２６．４６ １∶２．３ １．０５ １．３８ ０．５７
评价指标
方案
Ｈ ｆ ?ｍｍ Ｍ 珔 ?％ Ｃ 珔 ?％
Ｖ ｕ，ｓ
Ｖ ｕ，ｐ
ＯＲＧ ８７．４ － ３３．６３ ６４．３９
ＯＰＴ ４０．２ ５２．４２ ７６．７９

Ｖ
由表 ７可发现，相比于 ＯＲＧ方案，ＯＰＴ方案的评价指标有所改善，其中 Ｍ 珔 由 － ３３．６３％提高至
ｕ，ｓ
５２．４２％，Ｃ 珔 由 ６４．３９％提高至 ７６．７９％，Ｈ 由 ８７．４ｍｍ减小为 ４０．２ｍｍ，改善情况依次为 Ｍ 珔 ＞Ｈ＞
Ｖ
Ｖ
ｕ，ｓ
ｆ
ｆ
ｕ，ｐ
Ｃ 珔 。由 ＰＳＯ － ＢＰＮＮ － ＭＩＧＡ耦合优化模型得到的进水结构设计参数组合整体上使内部流场特性得到
Ｖ
ｕ，ｐ
了显著改善。
４．２．３ ＰＳＯ － ＢＰＮＮ － ＭＩＧＡ模型可靠性分析 对最优参数方案（ＯＰＴ）几何建模、网格划分，并运用 Ｒｅ
ａｌｉｚａｂｌｅｋ － ε湍流模型耦合考虑相间滑移的 Ｍｉｘｔｕｒｅ多相流模型进行数值模拟，将模拟计算值与 ＰＳＯ －
ＢＰＮＮ － ＭＩＧＡ模型预测值进行对比。
表 ８ ＯＰＴ方案评价指标预测值与计算值偏差分析
Ｈ ｆ ?ｍｍ Ｍ 珔 ?％ Ｃ 珔 ?％
Ｖ ｕ，ｐ
Ｖ ｕ，ｓ
预测值 ４０．２ ５２．４２ ７６．７９
计算值 ３６．８ ５０．０７ ７８．９１
偏差率 － ８．４６％ － ４．４８％ ２．７６％

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